[發明專利]一種彩色點云的壓縮采樣及重構方法

有效

• 申請號: 202010091758.6
• 申請日: 2020-02-14
• 公開（公告）號: CN111340899B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 陳建;陳志峰;鄭明魁;王適
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06T9/00
• 分類號: G06T9/00;G06T7/90;H04N19/625
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 陳明鑫;蔡學俊

本發明涉及一種彩色點云的壓縮采樣及重構方法。采集端將三維點云按照莫頓碼的規則進行排序，分別測量排序后的幾何屬性和顏色屬性分量，重構端利用基于小波稀疏性的SL0優化算法恢復出原始彩色點云。本發明處理三維靜態點云時，所需采樣的數據量少，重構效率高。

技術領域

本發明涉及一種彩色點云的壓縮采樣及重構方法。

背景技術

點云是分布在N維空間中的離散點集。目前研究主要針對三維點云，它是對物體表面信息的離散采樣。在數字化文物，自由視點賽事轉播，虛擬現實/增強現實/混合現實，自動駕駛及輔助駕駛等方面有廣闊的應用前景。大規模場景的靜態點云需要千萬個點表示，動態點云的數據量將達到百兆bps甚至幾Gbps。實際應用中由于存儲和傳輸帶寬受限，迫切需要進行點云壓縮。

目前諸多學者研究了基于八叉樹結構、基于圖像、或基于三維塊的彩色點云壓縮算法。大多數算法都需要對三維點云進行全采樣，將彩色點云分解為幾何屬性和顏色屬性分別處理，且顏色屬性的壓縮滯后于或依賴于幾何屬性，增加了采集端的存儲負擔和編碼復雜度，影響了壓縮算法的并行度。

由于點云的稀疏特征，近年來壓縮感知被引入到點云的幾何屬性和顏色屬性壓縮中。例如，西電的李佳和上大的張習民等研究了點云幾何屬性的稀疏化算法，對xyz三個坐標軸分別進行分段、降維、變換和測量，并利用正交匹配追蹤(OMP)算法重構。Shuai Gu將三維點云的不規則特征作為幾何信息，引導顏色屬性的虛擬自適應采樣過程，并利用OMP進行重建。然而，壓縮過程還可以進一步簡化，重構效率仍有提升空間。

發明內容

本發明的目的在于提供一種彩色點云的壓縮采樣及重構方法，進一步簡化彩色點云的壓縮過程，提升重構的并行度，用于低采樣率條件下靜態三維點云壓縮感知。

為實現上述目的，本發明的技術方案是：一種彩色點云的壓縮采樣及重構方法，包括采集過程和重構過程，具體如下：

采集過程包括如下步驟：

步驟A1：將一彩色點云的所有頂點根據幾何屬性的莫頓碼進行排序；

步驟A2：將排序的彩色點云分解為幾何屬性和顏色屬性；

步驟A3：將幾何屬性和顏色屬性的所有分量統一分成若干段，分別利用部分DCT矩陣進行測量；

重構過程包括以下步驟：

步驟B1：將幾何屬性和顏色屬性分量的各個分段，分別利用基于小波稀疏性的平滑SL0優化算法進行重構；

步驟B2：將各數據分段組合成重構的幾何屬性和顏色屬性，從而恢復出三維彩色點云。

在本發明一實施例中，所述步驟A3中，所述幾何屬性和顏色屬性的所有分量分段，分別利用部分DCT矩陣進行測量。

在本發明一實施例中，所述步驟B1中，將所述屬性分量的各個分段，分別利用基于小波稀疏性的SL0優化算法進行重構。

相較于現有技術，本發明具有以下有益效果：本發明處理彩色點云時，所需采樣的數據量少，重構效率高，特別適用于低采樣率條件的靜態點云壓縮感知。

附圖說明

圖1為本發明總體流程圖。

圖2是本發明一實施例(x,y,z)＝(2,3,1)的莫頓碼生成示意圖。

圖3是本發明部分DCT測量示意圖。

圖4是本發明SL0-DWT重構算法流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖，對本發明的技術方案進行具體說明。

本發明提供了一種彩色點云的壓縮采樣及重構方法，包括采集過程和重構過程，具體如下：